論文の概要: Parametrized-circuit-free quantum regression with variance regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.02696v1
• Date: Thu, 02 Jul 2026 18:38:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.395585
• Title: Parametrized-circuit-free quantum regression with variance regularization
• Title（参考訳）: 分散正則化を伴うパラメタライズド・サーキットフリー量子レグレッション
• Abstract要約: 本稿では,関連する対称性を符号化し,分散を規則化する問題固有量子回帰モデルの構築手法を提案する。 我々の手法は従来の変分法よりも正確で資源集約的ではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09999629695552194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum regression tasks for predicting properties of quantum states are commonly addressed using variational quantum algorithms. While variational quantum circuits are highly expressive and allow to achieve reasonable accuracy, training these circuits may demand a considerable amount of time and resources. In this work, we propose an approach of constructing problem-specific quantum regression models with encoding relevant symmetries and regularizing the variance. The proposed method is based on finding the coefficients of the linear combination of suitably chosen observables. Although it requires the knowledge of the symmetries of the problem in question, the method does not involve parameterized quantum circuits, and the training is done efficiently once the observables are measured. We demonstrate this method on two examples: Prediction of the transverse field strength in the Ising model, and quantification of entanglement in bipartite qubit systems. Our approach is accurate and less resource-intensive than conventional variational methods.
• Abstract（参考訳）: 量子状態の性質を予測するための量子回帰タスクは、変分量子アルゴリズムを用いて一般的に対処される。 変分量子回路は非常に表現力が高く、精度も高いが、これらの回路の訓練にはかなりの時間とリソースが必要である。 本研究では,問題固有の量子回帰モデルを構築し,関連する対称性を符号化し,分散を正則化する手法を提案する。 提案手法は, 好適に選択された可観測物の線形結合の係数を求めることに基づく。 問題となる問題の対称性の知識を必要とするが、この方法はパラメータ化量子回路を含まないため、観測可能な値が測定されれば、効率的にトレーニングを行うことができる。 本手法は,Isingモデルにおける横場強度の予測と,二部量子ビット系における絡み合いの定量化という2つの例で実証する。 我々の手法は従来の変分法よりも正確で資源集約的ではない。

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